在人工智能领域中，自我对战已经成为一种流行的训练方法。然而，许多研究者表示，自我对战中的多样性瓶颈可能会限制模型的进步和性能。
自我对战是一种通过模型自身与自身对战来训练模型的方法。这种方法既可以提高模型的鲁棒性，又可以减少对人工标签的需求。然而，当模型只与自身对战时，很容易陷入局部最优解，无法发现新的策略。
研究表明，引入外部对手可以有效打破自我对战中的多样性瓶颈。外部对手可以提供更多新颖的战术和策略，帮助模型更好地学习和优化。此外，外部对手还可以帮助模型避免过拟合，提高泛化能力。
因此，研究者们呼吁在自我对战训练中引入更多的多样性和变化性。只有在面对各种各样的对手和情况时，模型才能真正实现自我提升和进步。希望未来的研究能够找到更好的方法来克服自我对战中的多样性瓶颈，推动人工智能领域的发展和进步。
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